
两位知情人士表示,这款代号为V4的新模型,是DeepSeek于2024年12月发布的V3模型的迭代版本。DeepSeek员工基于公司内部基准开展的初步测试显示,该模型在代码生成领域的表现优于Anthropic、Claude、生成式预训练变换器系列(OpenAI GPT)等现有主流模型。
上述人士透露,DeepSeek计划于2月中旬农历新年前后推出V4模型,不过具体时间仍可能调整。
V3模型的推出帮助DeepSeek在全球人工智能领域崭露头角,而R1模型的发布则震动了硅谷与华尔街,一举将DeepSeek推向全球舞台。R1是一款开源“推理型”模型,其设计逻辑是在给出答案前,先针对用户的查询需求进行深度“思考”,以此解决复杂问题。该模型之所以引发广泛关注,是因为相较于美国研发的头部模型,DeepSeek投入的训练成本相对较低,但模型性能却十分亮眼。
在国内市场,DeepSeek还推出了一款融合R1与V3双模型能力的聊天机器人,该产品迅速走红。
2024年12月,DeepSeek曾发布V3.2版本,该版本在部分基准测试中表现优于OpenAI的GPT-5以及的Gemini3.0Pro。但此后该公司一直未推出重量级的迭代模型,这也使得即将到来的V4模型备受业界瞩目。
截至目前,DeepSeek未就此事回应置评请求。
两位知情人士表示,V4模型在超长代码提示词的处理与解析方面实现了技术突破,这对于从事复杂软件项目开发的工程师而言,具备显著的应用优势。此外,该模型在训练全流程中对数据模式的理解能力也得到优化,且未出现性能衰减的问题。
人工智能模型的训练需要基于海量数据集开展反复学习,但在多轮次训练过程中,数据模式的识别精度往往会出现衰减。拥有大规模人工智能芯片集群的研发机构,通常可以通过增加训练轮次来解决这一问题。
其中一位知情人士表示,用户或许会发现,V4模型输出的答案逻辑更为严谨清晰,这一特征体现出该版本模型具备更强的推理能力,在执行复杂任务时的可靠性也将大幅提升。
上周,DeepSeek发表了一篇由公司首席执行官梁文锋联合署名的研究论文,文中提出了一种全新的训练架构。该架构能够支持研发人员在不按比例增加芯片投入的前提下,构建参数规模更大的人工智能模型。这一系列技术进展表明,DeepSeek的技术创新步伐仍在持续迈进。
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